Conocer el sentimiento del usuario te aporta insights sobre tus clientes que te pueden ayudar a crear productos mejores.
Pero ¿cómo exactamente?
En este artículo encontrarás cuatro ejemplos de análisis de sentimiento reales que llevaron a cabo empresas reconocidas. Gracias a los insights que obtuvieron sobre el sentimiento del usuario, pudieron hacer cambios que impulsaron su crecimiento.
Conocerás los diferentes métodos de análisis de sentimiento que utilizan las empresas de éxito para averiguar qué cambios deben hacer a fin de mejorar las conversiones. También descubrirás cómo aplicar estos ejemplos a tu propia empresa para alcanzar tus objetivos de cliente y de negocio.
4 ejemplos de análisis de sentimiento
El análisis de sentimiento es un proceso que permite identificar pensamientos y sentimientos en comentarios de clientes presentes en datos no estructurados, como respuestas a encuestas o interacciones con los centros de ayuda, y convertir estas opiniones subjetivas en insights prácticos y objetivos.
Estos insights ayudan a mejorar la experiencia de cliente (CX) y a aumentar los niveles de satisfacción, fidelización y retención.
A continuación, encontrarás cuatro ejemplos de análisis de sentimiento relacionados con sus casos de uso más habituales.
Publicaciones en redes sociales
Solicitudes de asistencia al cliente
Feedback de clientes en encuestas, formularios, etc.
Texto de correos electrónicos, reseñas de clientes, transcripciones de llamadas de ventas, etc.
Estos estudios de casos reales te muestran cómo extraer y analizar datos de cada fuente y cómo aplicar los insights que obtengas para crear una mejor experiencia de producto para tus usuarias y usuarios.
¡Vamos allá!
1. Ejemplo de análisis de sentimiento en redes sociales: Nike
Este tipo de análisis de sentimiento consiste en descifrar el significado de comentarios y publicaciones de redes sociales. Te permite averiguar qué dice y siente la gente sobre tu producto y marca en Internet.
Hacer un análisis de sentimiento en redes sociales te permite evaluar la opinión pública y el sentimiento del cliente —por ejemplo, antes y después de lanzar una campaña de marketing— para monitorizar el rendimiento. También puedes utilizarlo para monitorizar las menciones que se hacen de tu marca; por ejemplo, para saber qué dicen los influencers sobre ella o sobre tu mercado.
Todo esto te ayuda a mantenerte al tanto de las expectativas de tus clientes, fortalecer la reputación de tu producto y generar confianza entre tus usuarias y usuarios. También te ayuda a estar al día de las tendencias, a medida que vayan evolucionando la sociedad y tu perfil de cliente ideal.
🔥 Cómo Nike utilizó el análisis de sentimiento en redes sociales
La marca de ropa deportiva Nike recurrió al análisis de sentimiento en redes sociales en 2018 para gestionar su reputación cuando patrocinó al jugador de la NFL Colin Kaepernick, conocido por arrodillarse durante el himno nacional de Estados Unidos. El gesto del jugador provocó una gran controversia y generó muchas críticas, incluso por parte del también entonces presidente Donald Trump. Pero Kaepernick también obtuvo mucho apoyo, que Nike aprovechó patrocinándolo para que usara el hashtag #justdoit en sus tuits.
Como se trataba de un movimiento arriesgado, Nike necesitaba monitorizar la opinión pública para asegurarse de que su reputación no corría peligro. Utilizó Sentieo para evaluar la reacción a su campaña analizando los tuits y las noticias relacionadas, antes y después de la inclusión del hashtag #justdoit.
Al principio, Nike percibió un sentimiento más negativo que positivo. Incluso determinados segmentos de clientes utilizaron el hashtag #boycottNike en sus publicaciones en las redes sociales. Pero, con el tiempo, fue instaurándose un sentimiento general positivo entre la audiencia.
Nike también descubrió que la intención de compra mejoró, con lo que todos salieron ganando.
Hacer un seguimiento de las menciones en redes sociales permitió a Nike monitorizar la opinión pública durante su patrocinio a Colin Kaepernick. Fuente: Sentieo
Consejos para hacer un análisis de sentimiento en redes sociales
Evalúa la opinión pública durante una campaña, un evento o el lanzamiento de un nuevo producto utilizando un software de análisis de sentimiento, como Talkwalker, Sentieo o Critical Mention. Este último también te avisa cuando se menciona a tu marca en las noticias. Utiliza estas herramientas para monitorizar las reacciones a tu campaña en tiempo real.
Averigua qué opinan diferentes segmentos de clientes sobre tu producto o un nuevo lanzamiento. Por ejemplo, si has desarrollado una aplicación B2C, podría interesarte monitorizar el sentimiento en redes sociales de las primeras personas que la usan para hacer mejoras antes de lanzarla a la comunidad en general.
Haz un seguimiento de las tendencias emergentes. El análisis de sentimiento puede servirte como una forma de investigación de mercado para detectar nuevas tendencias y saber cuándo te conviene sumarte a la conversación.
Monitoriza el feedback sobre tu competencia. Descubre cómo mejorar tus productos haciendo un seguimiento de lo que la gente dice sobre tus competidores. Por ejemplo, si vendes cursos online y notas que la gente se queja de que el proceso de inscripción de un competidor es demasiado complejo, sabrás que el tuyo debe ser mucho más sencillo.
2. Ejemplo de análisis de sentimiento en asistencia al cliente: una empresa de telefonía móvil
Para muchos clientes, la calidad de las interacciones con una marca es casi tan importante como el propio producto. Y muchos clientes descontentos no se molestan en quejarse al servicio de asistencia al cliente: simplemente dejan de utilizar la marca, y la empresa nunca sabrá por qué.
Hacer un análisis de sentimiento permite a equipos que trabajan de cara al público, como ventas y asistencia al cliente, mejorar sus servicios para impulsar las métricas de retención de clientes y la reputación de la marca.
El análisis de sentimiento ayuda a los equipos de marketing a crear contenidos que respondan a las preocupaciones más comunes de sus clientes. Por ejemplo, pueden publicar casos prácticos para mostrar cómo usuarias y usuarios similares completan sus Jobs to be Done (JTBD) con su producto. Al mismo tiempo, los equipos de producto pueden actuar con rapidez para corregir bugs, problemas de diseño en la experiencia de usuario (UX) y la interfaz de usuario (UI) y eliminar obstáculos que perjudican la conversión o la adopción.
💡Cómo una empresa de telefonía móvil utilizó el análisis de sentimiento en asistencia al cliente
En este caso práctico de Repustate, un gran proveedor de telefonía móvil utilizó el análisis de sentimiento en asistencia al cliente para detectar clientes que corrían el riesgo de perder. En primer lugar, instaló un software de voz a texto para transcribir cada interacción con el centro de llamadas. A continuación, utilizó Repustate para analizar el sentimiento del usuario en cada llamada y las menciones de productos y servicios concretos.
Por último, se obtuvo una puntuación global del sentimiento de cada cliente. Cuando se obtenía una puntuación baja (o se mantenía por debajo de cierto umbral durante demasiado tiempo), se enviaba automáticamente un mensaje de disculpa a la clienta o el cliente.
Los operadores del centro de llamadas podían consultar un resumen de las puntuaciones de los clientes y las interacciones anteriores durante las siguientes llamadas de sus clientes, lo que les ayudaba a ofrecerles soluciones o promociones pertinentes.
Utilizamos los datos del análisis de sentimiento para mejorar nuestro servicio. Para ello, analizamos las quejas sobre la lentitud de nuestro chat de asistencia online. Descubrí que la mayoría de las quejas eran de usuarios de la versión de prueba gratuita. Investigué cómo podíamos atender más rápido por chat a ese segmento de usuarios e introduje algunos cambios. También pusimos en marcha un sistema que ofrecía a los usuarios pagar para que les respondieran más rápido a sus preguntas por chat. Todo esto nos ayudó a mejorar nuestro servicio y a satisfacer a nuestros clientes.
Brandon Wilkes, Marketing Manager en The Big Phone Store
Consejos para hacer un análisis de sentimiento en asistencia al cliente
Mejora la interacción con tus clientes mediante chatbots. Instala un chatbot en tu sitio web para que responda a preguntas sencillas. Puedes configurarlo para que derive a tus clientes al agente de asistencia adecuado recopilando información sencilla sobre sus problemas. A continuación, utiliza una herramienta de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como Thematic, para analizar el sentimiento en las interacciones.
Facilita el acceso a la asistencia la cliente. Haz que a tus clientes les resulte fácil ponerse en contacto contigo desde cualquier punto de tu sitio web o producto digital. Habilita varios canales, como el correo electrónico o los SMS, para atender a distintos perfiles de usuario. Todo el mundo odia que las empresas oculten sus datos de contacto, y algunos usuarios prefieren hablar con una persona por teléfono.
Consigue insights a partir de los tickets de asistencia. Monitoriza, registra y clasifica por usuario, tema, etc. los tickets de asistencia que recibas.
Obtén insights de transcripciones de llamadas. Graba y transcribe las llamadas entrantes utilizando herramientas como Otter o Rev. Puedes utilizar los insights que consigas con estas llamadas para mejorar tu producto. Por ejemplo, si gestionas una página de anuncios de alquileres vacacionales y numerosos clientes se quejan de propietarios poco comunicativos, puedes ofrecer incentivos si les responden más rápido. Si soluciona los problemas que tienen con tu producto, podrás reducir los costes de tu centro de llamadas.
Las herramientas de PNL, como Thematic, detectan palabras clave en todos los mensajes entrantes para identificar temas comunes. Fuente: Getthematic.com
3. Ejemplo de análisis de sentimiento en feedback de clientes: TechSmith
No te basta con saber qué hacen tus clientes en tu sitio. También necesitas saber qué piensan y cómo se sienten mientras lo hacen.
Cuando conoces bien a tus clientes, puedes empatizar con ellos y mejorar tu texto, producto, flujos de onboarding y servicio al cliente. También puedes eliminar obstáculos de conversión e impulsar las compras recurrentes.
Analizando el feedback de cliente puedes identificar sentimientos en respuestas a preguntas abiertas de encuestas, lo que te proporciona insights cualitativos valiosos sobre por qué tus clientes se comportan de la manera en que lo hacen.
Pero las preguntas abiertas aportan mucha información subjetiva. Por lo tanto, necesitas analizar el sentimiento de las personas encuestadas para convertir esa información en insights objetivos y útiles.
🔥 Cómo TechSmith utilizó el análisis de sentimiento en feedback de clientes
El proveedor de SaaS TechSmith utilizó herramientas de análisis de sentimiento en encuestas para recopilar feedback de cliente y mejorar su producto y sitio web.
En primer lugar, TechSmith utilizó Google Analytics para identificar las páginas más importantes de su sitio web. A continuación, recurrió a Heatmaps para identificar en qué elementos hacían más y menos clic la gente que visitaba su sitio y hasta qué punto se desplazaba verticalmente por la página.
Después de segmentar sus usuarios en función de su actividad, colocó encuestas en puntos estratégicos y les hizo preguntas, como "¿Cuál es tu mayor frustración con esta página?" o "¿Qué es lo que encuentras más valioso de este servicio?".
Una vez recibidos los resultados, TechSmith utilizó una hoja de cálculo para analizarlos. Esto le permitió relacionar el sentimiento del cliente con comportamientos concretos, introducir cambios en la UX y la UI, mejorar sus productos y hacer pruebas A/B en el sitio web para averiguar qué contenidos o funciones preferían sus clientes.
Recopilar feedback de cliente te permite detectar los problemas habituales que generan frustración a las usuarias y los usuarios de tu sitio web. Fuente: Hotjar.com
Consejos para hacer un análisis de sentimiento en feedback de clientes
Analiza a fondo el comportamiento de tus usuarias y usuarios. Utiliza Heatmaps y Session Replay de Contentsquare para averiguar cómo navegan por tu sitio: dónde hacen clic con rabia, se frustran o abandonan. También puedes detectar áreas o funciones a las que no están prestando tanta atención cómo esperabas, o averiguar en qué punto del recorrido del cliente debes colocar encuestas para obtener los insights que necesitas.
Identifica a qué segmentos de cliente te conviene dirigirte para saber de cuáles debes recopilar información. Por ejemplo, si eres un proveedor de SaaS B2B que quiere impulsar la adopción de su producto, deberías recopilar información sobre las dificultades con las que se encuentran los usuarios nuevos. Esta información te permitirá adaptar los flujos de onboarding para ayudarles a que se den cuenta antes del valor de tu producto.
Recopila información mediante encuestas. Utiliza las herramientas de voz del cliente en Voice of Customer de Contentsquare para lanzar encuestas y conseguir insights sobre tus usuarias y usuarios. Puedes hacer diferentes tipos de encuestas, como encuestas Customer Effort Score o puntuación del esfuerzo del cliente (CES), encuestas de satisfacción del cliente, encuestas en el punto de conversión o encuestas de intención de salida.
Analiza los datos de las encuestas utilizando una hoja de cálculo o herramientas de análisis de sentimiento, como Quirkos, ATLAS.ti o MonkeyLearn.
4. Ejemplo de análisis de sentimiento en textos: WatchShop
El análisis de sentimiento en textos se centra en analizar datos textuales; es decir, toda aquella información que escriben tus clientes en formularios de sitios web, correos electrónicos, chatbots, o en fuentes externas, como sitios de reseñas, artículos de noticias, foros, etc.
Hacer minería de opinión en estas diversas fuentes te ayuda a hacerte una idea de la satisfacción general de tus clientes. Si combinas este tipo de análisis con otras herramientas con las que obtener insights sobre tu experiencia de producto (PX), permitirás que los equipos que se encargan de tu sitio web y tu producto mejoren el recorrido del cliente.
Por ejemplo, si tus clientes le suelen preguntar a tu chatbot sobre las políticas de devolución, podrías hacer cambios en el texto para que la información sea lo más clara posible, o añadir un enlace a ella en la página de pago. Así, aportarás tranquilidad a tus clientes y minimizarás los carritos abandonados.
💡Cómo WatchShop utilizó el análisis de sentimiento en textos
El minorista de comercio electrónico WatchShop utilizó el análisis de sentimiento en textos para mejorar su sitio web y su experiencia del cliente.
Tras recopilar datos de clientes procedentes de correos electrónicos, encuestas, reseñas de productos y otras fuentes escritas, utilizó la herramienta de inteligencia artificial Lumoa para obtener una puntuación global del sentimiento del cliente. Esta puntuación se convirtió en un indicador clave de rendimiento (KPI) que WatchShop podía monitorizar. Cuando esta puntuación caía por debajo de los niveles aceptables o de referencia, la empresa utilizaba el análisis cualitativo de datos para profundizar en fuentes concretas y averiguar por qué.
Basándose en los resultados, WatchShop mejoró sus páginas de listas de productos y eliminó los factores que obstaculizaban la conversión en su sitio web. También hizo pruebas A/B para averiguar qué versiones de sus páginas funcionaban mejor. Gracias a esta estrategia, consiguió aumentar las tasas de conversión en un 10 %.
Consejo avanzado: Contentsquare se integra con herramientas de pruebas A/B, como Optimizely, Omniconvert y AB Tasty, que te permiten monitorizar tus test directamente en Contentsquare.
A partir de los resultados del análisis de sentimiento en textos, formula una hipótesis sobre qué tipo de páginas de listas de productos o llamadas a la acción (CTA) funcionarán mejor. A continuación, crea diferentes versiones de tus páginas y haz pruebas A/B.
Consejos para hacer un análisis de sentimiento en textos
Averigua cómo se comportan tus clientes en tu sitio utilizando Session Replay y Heatmaps. A continuación, configura encuestas en puntos de contacto estratégicos, como páginas de productos o de pago, para averiguar qué falta y cómo puedes mejorar la experiencia de compra.
Haz entrevistas a clientes, transcribe las grabaciones y analízalas usando una herramienta como Interviews. Decide a qué segmentos de usuarios deseas dirigirte en función de tus objetivos. Por ejemplo, un equipo de un producto de SaaS que planea lanzar una nueva función, podría entrevistar a beta testers para obtener feedback que les permita averiguar cómo optimizarla antes de lanzarla a todo el mundo.
Recopila los correos electrónicos que envían tus clientes al equipo de asistencia.
Monitoriza las reseñas online sobre productos y competidores. Por ejemplo, a una empresa de SaaS le convendría consultar G2, Capterra, etc. Si diriges una empresa de comercio electrónico, tus reseñas aparecerán en canales de distribución, como Amazon. Utilizar herramientas como Lumoa facilitan mucho esta tarea porque se puede integrar con sitios de reseñas como TrustPilot.
Utiliza programas como WordCloud para detectar palabras o frases de uso frecuente y herramientas de análisis de datos cualitativos para unificar y analizar el texto.
Cómo elegir el método de análisis de sentimiento adecuado para tu empresa
Hay tantas fuentes en las que poder analizar el sentimiento del cliente como métodos de análisis. Para elegir el método de análisis de sentimiento más adecuado para tu empresa, hazte las preguntas que encontrarás a continuación.
¿Quiénes son tus clientes? ¿Qué lugares frecuentan? Si tienes una empresa de comercio electrónico que vende a la generación Z, haz un seguimiento de tus menciones en las redes sociales. Si comercializas productos de SaaS, monitoriza los sitios de reseñas en busca de feedback que te interese analizar.
¿Qué quieres conseguir? La respuesta a esta pregunta determinará dónde y cómo conseguir insights valiosos y cuáles atender. Por ejemplo, si quieres mejorar el proceso de reserva online para grupos de turistas, obtén insights sobre la PX que ofreces en la sección de pago de tu sitio web.
¿Con qué herramientas puedes conseguir los insights que necesitas? Además de recopilar datos, necesitarás herramientas para unificarlos, organizarlos y analizarlos. El software que elijas dependerá de tus fuentes de datos y de los objetivos que persigas. Para obtener más información al respecto, consulta nuestro artículo sobre software de análisis de sentimiento.
Utiliza los ejemplos de análisis de sentimiento para deleitar a tus propios clientes
Gracias al análisis de sentimiento, puedes convertir la voz del cliente en la brújula por la que te guíes. Si sabes qué piensan y sienten tus clientes sobre tu producto y marca, podrás hacer pequeños cambios que tengan un gran impacto.